[发明专利]一种面向兴趣点推荐的可解释生成方法有效
| 申请号： | 202110698835.9 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113420215B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 申德荣;张奥雅;寇月;聂铁铮;石美惠 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向兴趣点推荐的可解释生成方法，涉及社交网络以及兴趣点推荐技术领域。首先根据兴趣点推荐模型获取用户ID及推荐的兴趣点，以及兴趣点对应的影响因素；再根据兴趣点影响因素之间的标量投影，进行兴趣点影响因素之间的融合；将多个融合后的影响因素与推荐的兴趣点将多个融合后的影响因素与推荐的兴趣点进行相似性学习，得到融合后的影响因素与推荐的兴趣点间的相似性权重；根据相似性权重值，确定影响兴趣点推荐的主要影响因素；最后采用设定好的句子模板，基于主要影响因素对推荐的兴趣点进行句子解释；该方法对推荐的兴趣点的不同影响因素进行分析，在既保证推荐模型的准确率的同时，又保证了解释的合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 兴趣 推荐 可解释 生成 方法 | ||
【主权项】：
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